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WorkBuddy에서 DeepSeek을 사용하세요.
DeepSeek V4는 RunAPI MCP 서버를 통해 이용할 수 있는 추론 지원 LLM입니다 — 속도 중심의 Flash와 품질 중심의 Pro, 요청 파라미터로 활성화되는 내장 연쇄적 사고 기능을 제공합니다. WorkBuddy에 RunAPI를 MCP 서버로 한 번 추가하면 워크벤치 에이전트가 DeepSeek 공식 요금의 50%로 DeepSeek을 호출할 수 있습니다.
Using the runapi MCP server, ask DeepSeek to help me with a coding task.
Requirements:
- Call the chat tool exposed by the runapi MCP server.
- Set model to "deepseek-v4-pro".
- Enable reasoning by setting thinking.type to "enabled".
- Task: write a Python function that finds the longest palindromic
substring in O(n) time using Manacher's algorithm, then explain
the key insight in two sentences.
- Show me the reply and the token usage.
{
"mcp_servers": {
"runapi": {
"url": "https://runapi.ai/mcp",
"transport": "streamable_http",
"headers": {
"Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY"
}
}
}
}
{
"model": "deepseek-v4-pro",
"choices": [
{
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Here is Manacher's algorithm implementation..."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 42,
"completion_tokens": 356,
"total_tokens": 398
}
}
세 단계로 WorkBuddy에서 DeepSeek 사용하기
RunAPI를 MCP server로 추가하기
WorkBuddy를 실행하는 환경에 RUNAPI_API_KEY를 설정한 뒤, streamable HTTP 방식으로 https://runapi.ai/mcp 를 가리키는 runapi MCP 서버를 등록하세요. Authorization 헤더에 키를 포함하면 DeepSeek가 다른 모든 RunAPI 모델과 함께 호출 가능한 도구로 표시됩니다.
export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx
# MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp
워크벤치 에이전트에 프롬프트 입력
WorkBuddy에 자연어 요청을 입력하고 모델 이름을 지정하세요. 품질이 중요하면 deepseek-v4-pro를, 속도가 중요하면 deepseek-v4-flash를 요청하고, 단계별 추론 과정을 보려면 thinking.type을 enabled로 설정하면 됩니다 — 별도 모델 슬러그는 필요 없습니다.
model: deepseek-v4-pro
워크벤치에서 응답 확인하기
WorkBuddy가 runapi MCP 도구를 호출하면 응답이 대화창에 돌아오며, 결제 투명성을 위해 토큰 사용량도 함께 표시됩니다. DeepSeek, GPT, Claude 등 RunAPI를 통해 호출하는 모델이 달라도 동일한 흐름이 적용되며 모델 이름만 바뀝니다.
"total_tokens": 398
DeepSeek 채팅 파라미터
| 파라미터 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
model |
string |
필수. deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash. |
messages |
array |
필수. role(system, user, assistant)과 content 필드를 가진 메시지 객체 배열입니다. |
stream |
boolean |
선택. 스트리밍 출력을 사용하려면 true로 설정하세요. 기본값은 false입니다. |
max_tokens |
integer |
선택. 생성할 최대 토큰 수. |
temperature |
number |
선택. 0~2 사이의 샘플링 온도. 낮은 값일수록 더 결정론적입니다. |
thinking |
object |
선택. DeepSeek의 내장 추론 모드를 활성화하려면 type을 "enabled"로 설정하세요. |
WorkBuddy에서 DeepSeek란?
DeepSeek V4는 WorkBuddy가 RunAPI MCP 서버를 통해 호출하는 추론 지원 LLM으로, 공급자별 가입이나 추가 키가 필요 없습니다. 별도 모델 슬러그 없이 요청 파라미터로 chain-of-thought 추론을 내장 지원하며, RunAPI는 이미 저렴한 공식 DeepSeek 요금의 50%로 제공합니다. 워크벤치 에이전트가 호출할 수 있는 추론 지원 모델 중 토큰당 최저가 옵션입니다.
DeepSeek 활용 사례
대용량 워크벤치 작업을 위한 비용 효율적인 선택
일상적인 초안 작성, 요약, 일괄 번역 작업을 WorkBuddy에서 프리미엄 모델 대신 DeepSeek로 처리하세요. RunAPI를 통해 DeepSeek의 저렴한 요금에서 50%를 추가 절감하여, 워크벤치가 수천 건의 요청을 처리해도 토큰 비용이 낮게 유지됩니다.
사고 과정이 보이는 고난도 추론 작업
단계별 추론이 정확도를 높이는 수학, 논리, 코드 디버깅, 계획 수립 작업에는 thinking 모드를 활성화하세요. 추론 토큰이 도구 결과에 포함되어 WorkBuddy 내에서 모델이 어떻게 답에 도달했는지 확인할 수 있습니다.
코드 생성 및 디버깅
워크벤치 에이전트에 코드 생성, 알고리즘 구현, 디버깅 작업을 DeepSeek V4 Pro로 보내도록 요청하세요. 코딩 벤치마크에서 높은 점수를 기록하며 GPT-5.5 대비 토큰당 비용이 훨씬 낮습니다.
DeepSeek + WorkBuddy 자주 묻는 질문
아니요. WorkBuddy는 MCP를 기본 지원하며, runapi MCP 서버가 DeepSeek를 표준 도구로 노출합니다. RUNAPI_API_KEY로 서버를 한 번 등록한 뒤 프롬프트에 deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash를 지정하면 됩니다 — DeepSeek 계정이나 별도 자격 증명은 필요 없습니다.
추론을 활성화(thinking.type을 enabled로 설정)하면 DeepSeek가 chain-of-thought 과정을 보여주는 추가 "thinking" 토큰을 생성합니다. 이 토큰은 출력 토큰으로 집계되어 그에 따라 요금이 부과됩니다. 복잡한 작업에서 정확도를 향상시키지만 전체 토큰 사용량이 증가합니다.
Flash는 낮은 지연 시간과 비용으로 속도를 우선시합니다. Pro는 복잡한 추론, 코딩, 다단계 작업에서 더 나은 성능으로 품질을 우선시합니다. 두 모델 모두 동일한 runapi MCP 서버를 통해 접근하며 동일한 파라미터를 사용합니다.
네. runapi MCP 서버 뒤의 모든 모델은 워크벤치 에이전트가 요청별로 선택할 수 있는 도구입니다. 비용이 중요한 단계에는 DeepSeek를, 어려운 단계에는 프리미엄 모델을 요청하면 됩니다 — 동일한 키, 동일한 서버, 설정 변경 없음.
RunAPI는 DeepSeek 공식 요금의 50%로 토큰을 제공합니다. DeepSeek은 이미 최저 비용 LLM 제공업체 중 하나이므로, RunAPI를 통해 추론 가능한 모델에 대한 최저 토큰당 가격을 이용할 수 있습니다. 구독이나 최소 지출 없이 토큰당 요금이 청구됩니다.
지금 바로 WorkBuddy에서 DeepSeek를 사용해 보세요.
무료 RunAPI 키를 발급받고, WorkBuddy에 MCP 서버를 추가한 뒤, 워크벤치 에이전트에 deepseek-v4-pro를 요청하세요 — 추론 기능 포함, 최저 토큰 가격으로 이용 가능합니다.